Wydział Inżynierii Mechanicznej i Mechatroniki - Zarządzanie i inżynieria produkcji (N2)
specjalność: logistyka przemysłowa
Sylabus przedmiotu Prognozowanie i symulacja procesów produkcyjnych:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Zarządzanie i inżynieria produkcji | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
| Obszary studiów | nauki techniczne | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Prognozowanie i symulacja procesów produkcyjnych | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Instytut Technologii Mechanicznej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Andrzej Jardzioch <Andrzej.Jardzioch@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Bartosz Skobiej <Bartosz.Skobiej@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Metody prawdopodobieństwa i statystyka |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Nauczyć studentów analizy złożonych systemów. Określania zmiennych zależnych i niezależnych |
| C-2 | Nauczyć studentów projektowania i przeprowadzenia eksperymentów. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Prognozowanie metodą naiwną, średnich, średniej ruchomej, wygładzania wykłądniczego, metoda Holta. | 4 |
| T-L-2 | Postawy modelowania symlacyjnego | 4 |
| T-L-3 | Opracowanie modeli symulacyjnych procesów produkcyjnych z wykorzystaniem sieci Petri | 6 |
| T-L-4 | Opracowanie modeli symulacyjnych z wykorzystaniem programu Plant Simulation | 6 |
| 20 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wstęp do prognozowania, prognozowanie metodami jakościowymi i ilościowymi | 4 |
| T-W-2 | Podstawy dyskretnej symulacji zdarzeniowej | 3 |
| T-W-3 | Modelowanie procesów producyjnych z zastosowaniem metod sieciowych | 3 |
| 10 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 20 |
| A-L-2 | Konsultacje | 2 |
| A-L-3 | Przygotowanie do zajęć i sprawozdań | 11 |
| 33 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 10 |
| A-W-2 | Konsultacje | 2 |
| A-W-3 | Przygotowanie do zajęć i zaliczenia | 10 |
| 22 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład informacyjny i problemowy |
| M-2 | ćwiczenia laboratoryjne połaczone z analizą i rozwiązywaniem zadanych problemów. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: Sprawozdania z ćwiczeń laboratoryjnych |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Test uzupełnień |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ZIIP_2A_C03_W01 Ma wiedzę z zakresu modelowania skomplikowanych zjawisk i systemów z wykorzystaniem metod prognozowania i symulacyjnych | ZIIP_2A_W02, ZIIP_2A_W04, ZIIP_2A_W12 | — | C-1, C-2 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-L-1, T-L-4, T-L-3, T-L-2 | M-1 | S-2 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ZIIP_2A_C03_U01 potrafi przeprowadzić analizę złożonego systemu lub zjawiska następnie zaplanować odowiednie badania, wykonac pomiary, przeprowadzic eksprymenty symulacyjne oraz wyciągnąć wnioski. | ZIIP_2A_U08, ZIIP_2A_U16, ZIIP_2A_U21 | — | C-1, C-2 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-L-1, T-L-4, T-L-3, T-L-2 | M-1, M-2 | S-2, S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZIIP_2A_C03_W01 Ma wiedzę z zakresu modelowania skomplikowanych zjawisk i systemów z wykorzystaniem metod prognozowania i symulacyjnych | 2,0 | Student nie potrafi opisać etapów procesu prognozowania i symulowania. |
| 3,0 | Student potrafi opisać etapy procesu prognozowania i symulowania. | |
| 3,5 | Student potafi Dobrać metodę prognozawania lub symulacyjną do typowego problemu. | |
| 4,0 | Student potraci przanalizować wpływ etapów prodnozowania i symulacji na na jakość wyników. | |
| 4,5 | Student potrafi zaplanować badania prognostyczne i symulacyjna zla złożonych zadań. | |
| 5,0 | Student potrafi przewidzieć dokładność metod prognostycznych i symulacyjnch zla złożonych zadań. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ZIIP_2A_C03_U01 potrafi przeprowadzić analizę złożonego systemu lub zjawiska następnie zaplanować odowiednie badania, wykonac pomiary, przeprowadzic eksprymenty symulacyjne oraz wyciągnąć wnioski. | 2,0 | Student nie potrafi zaplanować badań typowych systemów i nie wie jak przeprowadzić odpowiednie eksperymenty. |
| 3,0 | Student potrafi zaplanować badania typowych systemów i wie jak przeprowadzić odpowiednie eksperymenty. | |
| 3,5 | Student potrafi wytłumaczyć znaczenie poszczególnych etapów badania prognostycznego i symulacyjnego. | |
| 4,0 | Student potrafi zaplanować badania złożonych systemów i wie jak przeprowadzić odpowiednie eksperymenty. | |
| 4,5 | Student potrafi wyciągnąć wnioski z przeprowadzonych badań korzystając z metod statystycznych. | |
| 5,0 | Student potrafi ocenić dokładność uzyskanych oszacowań. |
Literatura podstawowa
- red. M. Cieślak, Prognozowanie gospodarcze, PWN, Warszawa, 2005
- P. Dittmann, Prognozowanie w przedsiębiorstwie, Wolters Kluwer Polska, Warszawa, 2008
- Kelton, W.D., R.P. Sadowski, D. Sadowski, Simulation with Arena, McGraw-Hill, Boston, 2002, 2